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1.
2.
研究涡扇发动机核心流道吸鸟对发动机的影响,分析核心流道吸鸟与风扇叶片鸟击的损伤模式及关键要素的差异。采用光滑粒子流体动力学方法开展某发动机风扇增压级内涵的吸鸟数值模拟,研究吸鸟位置、鸟速和风扇转速等关键参数对鸟体碎片轨迹及质量分布的影响,确定核心流道吸鸟最严苛工况条件。结果显示:鸟撞击进口导流叶片中心位置时鸟体切片质量较大;在较高鸟速和较低风扇转速下进入内涵的鸟体切片质量较大。研究结果支撑了某型涡扇发动机核心流道吸鸟专用条件的制定,要求在典型的爬升阶段允许的最大爬升速度以及最小风扇转速条件下开展吸鸟试验,同时试验用到的这只鸟的撞击位置应该使吸入核心流道的鸟的质量最大。 相似文献
3.
航空发动机熄火预测是重要关键问题之一,湍流和化学反应的非线性相互作用使预测非常困难。本文采用大涡模拟(LES)对湍流进行高精度模拟,采用概率密度函数输运方程湍流燃烧模型(TPDF)耦合JL4、Z66和H73三种化学反应机理,对预混丙烷钝体熄火现象和规律进行研究。JL4的反应机理最简单,反应释热快,局部放热高,火焰宽度大,火焰两侧温度梯度大,燃烧更加趋于稳定,无法模拟出熄火状态。H73机理绝热火焰温度低,火焰温度低,回流区中部OH含量高;在近熄火状态,大量CO被氧化,释放热量过高导致无法模拟出熄火现象。Z66机理可以模拟出火焰正常状态,在低当量比下也可以模拟出熄火状态。本文算例中,局部Da数大于1的区域超过35%则会发生熄火。 相似文献
4.
5.
联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
6.
大型飞机在飞行过程中机身后体会产生一对反向旋转的脱体涡(后体主涡),该涡与平尾翼尖涡共同构成飞机后体的涡系结构。在风洞中,利用激光粒子测速(PIV)方法,对单独后体和加装不同展长平尾的后体,分别研究涡系结构的动力学特征。结果表明:后体主涡的涡核中心沿流向明显向上移动;加装平尾后,涡系呈现典型的四涡结构,平尾翼尖涡对后体主涡影响显著,加大了后者向上移动的趋势,同时使其沿展向外移,并显著削弱其涡旋强度;平尾展长增加后,后体主涡受到的影响有所减弱。在低速环境下,来流速度对后体涡系结构的无量纲动力学参数影响较小。 相似文献
7.
8.
针对导流锥结构参数对内弹道流场耦合影响问题,基于动态分层动网格技术,构建了含导弹运动和二次燃烧的内弹道数值模型,并验证了模型可靠性。解耦分析了导流锥半径、高度及冲击高度对内弹道流场特性和载荷的影响。结果表明:导流锥的结构直接决定燃气飞溅现象的产生和流场结构的紊乱程度,导流锥的半径、高度和冲击高度的改变会对燃气反射点的位置、二次燃烧的区域以及剧烈程度产生影响;结构优化后的导流锥,较大程度地缓解了冲击现象,获得了较好的平滑效果,筒底压力较实验装置降低了24.5%。 相似文献
9.
10.
分别运用SST(Shear Stress Transport)、SST-SAS(Scale-Adaptive Simulation)、两种变fk(模化湍动能的比例)函数的SST-PANS(Partially Averaged Navier-Stokes)湍流模型对Re=3900的圆柱绕流进行了数值研究,重点从湍流结构捕捉、气动力计算、涡黏性控制等方面,比较了SAS与PANS两类RANS/LES混合模型的计算能力,并通过不同网格计算分析了模型的网格敏感性。数值结果表明:SAS及两种变fk方法的PANS模型均具有求解小尺度涡运动的能力,并能较好地反映出绕流尾迹的三维非定常特性,同时PANS模型能捕捉到更多的非定常结构;SAS模型中自适应尺度Lvk立足于当地流动,对网格依赖较小,计算的湍动粘度分布更合理,能够更好地计算剪切层及回流区;两种PANS模型网格独立性较差,出现了雷诺应力不足的现象;类DES可变fk函数构造相对简单,所得fk分布更准确,使用tanh函数计算的尾迹区fk值偏低,对流场调控能力稍差。 相似文献